SKILLEMALL.ai

AB people-culture-playbook

Сборник практик по работе с людьми и культурой. Используйте для: стратегии найма, найма на основе навыков, структурированных интервью, адаптации (предварительная адаптация + 30/60/90), управления эффективностью (непрерывная обратная связь + OKR/SMART), архитектуры компенсаций и льгот, систем вовлеченности, обучения/развития, дизайна культуры, разрешения конфликтов, внедрения DEI, стратегии удержания и панелей аналитики персонала. Активируется для любых задач HR-операций, организационного дизайна, коучинга менеджеров или планирования рабочей силы, где важны качество исполнения и измеримые результаты.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«People & Culture Playbook. Use for: recruiting strategy, skills-based…»

People & Culture Playbook. Use for: recruiting strategy, skills-based hiring, structured interviews, onboarding (preboarding + 30/60/90), performance management (continuous feedback + OKRs/SMART), compensation and benefits architecture, engagement systems, learning/development, culture design, conflict resolution, DEI implementation, retention strategy, and people analytics dashboards. Trigger for any HR people-ops org-design manager coaching or workforce planning task where execution quality and measurable outcomes matter.

ClawHub Agent Skills автор: chilu18 v1.0.0 3 файла тело ≈ 1 134 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Сборник практик по работе с людьми и культурой.

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураДанные и аналитикаЛюди и наймИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Входы и предусловия вес 11
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 72/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 85Шаги. Шагов: 85, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1134 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 529 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 85 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill appears to be an HR advisory aid with no evidence of hidden execution, data access, persistence, or destructive behavior.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.